新时期宁波市分区规划编制的创新与实践

上位规划的意图和刚性内容无法有效传递给下位规划，是现阶段城乡规划体系最主要的问题之一。可见，强化刚性内容向下位规划的传递，是确保规划权威性的前提。而分区规划作为承上启下的规划，保证总规确定的战略意图和强制性内容能有效传递给下位控规，是其存在的重要意义。因此，分区规划需要创新编制方法和内容，以简单、有力的方式，强化刚性内容的有效传递。

2022-01-27
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韧性城市理论引导下的城市防灾减灾规划探讨

“韧性”一词起源于拉丁语“Resilio”，本意是“回复到原始状态” 。1973年加拿大生态学家霍林首次将韧性的思想应用到系统生态学中，随后不同学科的学者开始介入研究。国外弹性理论（即韧性理论）研究主要包括生态弹性、工程弹性、经济弹性和社会弹性等领域。当前学界主要有四种代表性观点，分别为能力恢复说、扰动说、系统说和适应能力说

2022-01-27
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测绘仪器装备专业发展研究

测绘地理信息仪器装备已广泛应用于测绘地理空间信息获取、处理和输出等技术环节，是测绘地理信息技术发展不可或缺的重要组成部分。近年来，测绘地理信息产业迅速兴起并保持高速增长，仪器装备作为获取测绘地理信息数据的主要工具，对推动测绘地理信息产业发展发挥着至关重要的作用。随着激光技术、电子技术、计算机技术、空间技术、信息技术等高科技发展和在测绘中应用，测绘地理信息仪器装备的内涵和外延都发生了深刻变化：不再仅仅是简单地获取角度、距离、坐标等离散数据或模拟影像，还要完成以连续的数字化地理位置为载体的各种属性数据和数字影像的获取、处理、管理和服务；不再是仅仅从地面近距离地获取测量数据，还从空中远距离测量地面目标，从水下、陆地下获取目标数据。

2022-02-24
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海洋测绘专业教育的发展现状

沿海经济建设、舰船通航安全、国土权益维护和海洋科学研究等各方面均需要海洋测绘提供保障或支撑，海洋测绘人才需求广泛。海洋测绘学科和专业主要培养海洋测绘地理信息获取、分析、处理、表达和应用服务各方面各层次人才，核心课程主要涉及海洋测量、海图制图、海洋地理信息工程等方向的内容。本文主要从海洋测绘需求、专业教育的意义、国内外相关专业设置及比较与分析等方面介绍了国内外海洋测绘专业教育的发展现状，并针对当前我国面临的海洋测绘研究生层次培养的人才数量偏少、民用海洋测绘工程技术人才严重缺乏的问题，提出了加快民用海洋测绘本科教育的发展的建议。

2022-02-24
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燃料电池产业深度报告市场与技术趋势分析

燃料电池通过燃料的电化学反应直接产生电能，相当于一个小型发电装臵（主要包括双极板、电解质、扩散层、催化剂）。根据电解质和燃料的不同，燃料电池分为六类：质子交换膜燃料电池（PEMFC）、直接甲醇燃料电池（DMFC）、固体氧化物燃料电池（SOFC）、碱性燃料电池（AFC）、熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）、磷酸燃料电池（PAFC）。

2022-02-26
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基于专利数据分析的我国人工智能行业企业创新趋势研究

人工智能技术近年来迅猛发展，成为推动科技发展和引领社会进步的重要力量。本文基于相关专利数据，从人工智能行业的专利申请变化趋势以及我国综合实力排名前20的人工智能企业的专利申请变化趋势、专利IPC分类情况和专利发明人情况进行分析。研究表明我国人工智能主要领域历年专利申请数量呈现上升趋势，我国人工智能行业企业注重实质性技术进步，大多数企业拥有研发力量较强的专利发明人，并发现我国人工智能行业的三大重点技术领域。

2022-02-26
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美国人工智能专利现状分析及其对中国的启示

2020年10月27日，美国发布《人工智能发明：追踪美国人工智能专利扩散报告》。报告突破传统专利研究方法，运用人工智能构建专利景观，深入分析了美国近四十年人工智能的发展。其将人工智能分为八大板块逐一进行机器学习并讨论，提高了准确度并降低了成本。报告指出，美国近四十年人工智能发展迅猛，与其相关的专利申请数量不断攀升，人工智能技术也正在向更大比例的技术子类扩散。越来越多的发明家、公司以及其他组织在其发明和生产过程中使用人工智能。同时，人工智能技术在美国各州和县的传播也更加广泛。将美国人工智能相关数据与我国对比可发现，我国不仅要学习专利景观的分析方法，更要加强在人工智能基础层的专利布局、缩小地域间创新能力差距、提高企业人工智能专利国际竞争力。

2022-02-26
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工业测控设备安全技术发展趋势分析

工业测控设备是工业控制系统的神经中枢，其安全问题日趋严峻，内生安全技术是抵御内外部信息安全威胁攻击的根本。本文从内生安全视角阐述了工业测控设备功能安全、信息安全技术的发展过程，以及目前国内外安全型工业测控设备的产品化业态，介绍了相关工业测控设备安全标准研究进展，最后结合现状分析了未来发展的趋势，为工业测控设备安全技术的研究及发展提供参考。

2022-02-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。